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Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2013-07-05

Journal: 微电子学与计算机

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU

Volume: 30

Issue: 7

Page Number: 167-172,176

ISSN: 1000-7180

Key Words: 不完备系统;数据填充;马氏距离;属性约简

Abstract: 　　现有的不完备数据填充算法对所有缺失数据采用统一方式填充，没有考虑数据的重要性，效率低，实时性差。因此，本文提出一种基于属性重要性的不完全数据填充算法。通过差分矩阵求得属性约简，根据约简区分重要属性和非重要属性，对于重要属性数据填充采用改进的马氏距离填充方法，而不重要属性数据填充采用相似度概率填充方法，保证了数据精确度的同时，提高了实时性，具有实用性。最后，实验部分采用数据家庭系统数据和UCI标准数据集分别对算法性能进行了分析，验证了该算法的优越性。